Resumen

Se propone un nuevo controlador de seguimiento de trayectoria basado en el control predictivo de modelos (MPC) para un robot mvil que utiliza el mecanismo de activacin por eventos, con el objetivo de resolver el problema de que la optimizacin del MPC requiere una gran cantidad de recursos de computacin y comunicacin en lnea. Este mtodo incluye dos estrategias diferentes de activacin de eventos, a saber, la activacin de eventos basada en la curva umbral y la activacin de eventos basada en la banda umbral. La seleccin del umbral de activacin se consigue aplicando el mtodo estadstico a los datos histricos del seguimiento de la trayectoria del robot mvil segn el mtodo MPC clsico. La simulacin y las pruebas experimentales demuestran que el enfoque propuesto es capaz de reducir significativamente las cargas de clculo y comunicacin sin afectar al rendimiento del control. Adems, los resultados experimentales muestran que, en comparacin con el mtodo de seguimiento clsico basado en MPC, las dos estrategias de activacin de eventos propuestas pueden reducir en un 28,1% y un 75,7% la carga computacional y en 0,886s y 2,385s el tiempo de comunicacin.

• Materias:Algebra Algoritmos (Matemáticas) Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Algebra Agorithms (Math) Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Control predictivo de modelos; Controlador de seguimiento de trayectoria; Robot móvil; Mecanismo de activación de eventos; Carga computacional; Tiempo de comunicación
• Keywords:Model predictive control; Trajectory tracking controller; Mobile robot; Event-triggering mechanism; Computation load; Communication time